\begin{array}{c} E = \frac{1}{2} \sum_{k} (y_k - t_k)^2 \end{array}
其中,y_k 表示神经网络的输出,t_k表示监督数据(t 采用 one-hot 编码),k 表示数据的维度。
\begin{array}{c} E = \frac{1}{2N} \sum_n \sum_k (y_{nk} - t_{nk})^2 \end{array}
\begin{array}{c} E = - \sum_{k} t_k \log y_k \end{array}
其中,y_k 表示神经网络的输出,t_k表示监督数据(t 采用 one-hot 编码),k 表示数据的维度。